Stellenangebot

Senior Test Manager & Quality Engineer 100% (f/m/d)

Die Julius Baer Bank sucht einen Senior Test Manager & Quality Engineer, der für die Qualitätssicherung von AI- und ML-Lösungen verantwortlich ist und Erfahrung in der Automatisierung von Tests und der Arbeit mit Python hat. Der ideale Kandidat bringt mindestens 5-7 Jahre Erfahrung in der Qualitätssicherung von Daten- und ML-Plattformen mit und hat ein starkes Verständnis von Git, Docker und Kubernetes.

Zürich

Julius Bär Gruppe AG

100%

Aufgaben

Ensure delivery quality and proper testing of AI use cases
Define and evolve the technical testing approach and framework architecture for the ML & AI ART, aligned with the Bank's Test Strategy and Test Policy
Design reusable, scalable testing patterns (page objects, API clients, test data builders) that other engineers across squads can adopt, ensuring technical consistency of testing across the ART
Analysieren und evaluieren von Anforderungen, Features und Stories für Testbarkeit während PI Planning, Backlog Refinement und Iteration Planning
Testfälle ableiten aus technischer und risikobasierter Analyse von funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen (Zuverlässigkeit, Leistung, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit, Last/Stress)
Automatisieren identifizierter Testfälle mit Python-basierten Frameworks (Playwright/Python für UI, requests automation (Pytest für APIs, Behave oder pytest-bdd für BDD/Gherkin)
Entwerfen und implementieren von AI/ML-spezifischen Testfällen: Evaluierungspipelines für ML-Ausgaben
Integrieren und orchestrieren automatisierter Tests in GitLab CI/CD-Pipelines, einschließlich Merge-Requests-Pipeline, GitLab-Runner
Planen, terminieren und auslösen automatisierter Testausführungen in verschiedenen Umgebungen (DEV, INT, UAT, pre-PROD)
Triage-Ausführungsergebnisse, Mängel in Jira mit Beweisen (Logs, Traces, Screenshots, Videos) melden und Qualitäts-signale an das Squad und den Product Owner kommunizieren

Anforderungen

Praktische Erfahrung bei der Integration und Ausführung von Tests für AI-Lösungen und/oder großen Datenprojekten
Solides Verständnis von Git und Version-Control-Workflows, Code-Review-Kultur
Arbeitskenntnisse von Docker, Vertrautheit mit Kubernetes-Grundlagen (Pods, Namespaces)
Exposition gegenüber dem Testen von AI/ML-Systemen oder starke Motivation, diese Expertise zu entwickeln
Verständnis von AI-Design, Microservices, event-getriebenen Architekturen und Authentifizierungsschichten
Kollaborativer Teamplayer mit starker Eigenverantwortung, Automation-Probleme von Analyse bis Ausführung bis Lösung mit minimaler Aufsicht
Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Feld
Mindestens 5-7 Jahre Erfahrung mit Daten- und ML-Plattformen und deren Qualitätssicherung und/oder Testen mit umfangreicher Python-Erfahrung
Erfahrung in einer regulierten Umgebung (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Pharma) stark bevorzugt
Zertifizierungen in ISTQB (Foundation als Basis)
SAFe (SPC, SSM oder äquivalent), oder DevOps-Disziplinen sind ein Plus